涂先勤,谷德峰,易东云,周海银

(1.中国人民解放军91550部队,辽宁 大连 116023;2.国防科学技术大学 理学院 数学与系统科学系,湖南 长沙 410073)

飞行器航迹测量数据的粗差探测模型优选方法

涂先勤1,2,谷德峰2,易东云2,周海银2

(1.中国人民解放军91550部队,辽宁 大连 116023;2.国防科学技术大学 理学院 数学与系统科学系,湖南 长沙 410073)

为评估不同模型的粗差探测性能,使用多余观测数、内部可靠性和外部可靠性等指标对飞行器航迹测量数据处理中的3种典型模型的粗差探测能力进行了定量评估和比较分析。建立了不同模型间性能比较的等效规则,按照典型的工程应用场景进行了仿真实验。结果表明:大数据集模型的系统结构较强,具有更优的单粗差探测性能,但大模型对于多粗差探测是不利因素;在实际应用中,应根据粗差发生的统计特征,选取数据量大小合适、结构强度高的模型作为优选模型。

航迹测量;粗差;系统建模;优化模型

飞行器航迹测量数据的精密事后处理,需要依据某种准则对粗大误差进行识别,常用的有外推预报方法、多项式回归模型检验法、ARIMA检验法、M估计粗差剔除方法[1]、逐点剔除方法[2]。这些方法不一而足,哪个方法更优,难以定量分析评估。

上述这些方法中,有一类基于统计检验的粗差探测方法,经过抽象后可以建立高度理论化的表述,本文称之为粗差探测理论。粗差探测理论的主要贡献在于两点:①构造了粗差探测的理论最优检验;②建立了对模型的粗差探测能力进行定量化度量的概念体系,为定量比较不同模型的粗差探测能力提供了理论依据。……